一类Markov过程的最大绝对值过程概率密度求解的新方法

随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值-状态量联合向量过程,由此将不具有Markov性的最大值过程转化为具有Markov性的向量随机过程.在此基础上,通过最大绝对值-状态量之间的关系,建立了联合向量过程的转移概率密度函数.进而,结合Chapman-Kolmogorov方程和路径积分方法,提出了最大绝对值概率密度函数求解的数值方法.由此,可以得到Markov过程最大绝对值过程的时变概率密度函数,可进一步用于结构动力可靠度分析等.通过数值算例,验证了本文所提方法的有效性.该方法有望推广到更一般随机系统的极值分布估计之中.     

含模糊随机变量的多模式系统广义失效概率计算的内插迭代线抽样方法

通过正则化基本变量的度量空间,定义了单个基本变量同时具有模糊和随机双重不确定性时的广义失效概率.在广义失效概率的计算中,模糊随机变量被等价变换为随机变量.从而使得广义失效概率的计算变换为随机失效概率的计算.当模糊随机变量的密度函数和隶属函数均为正态型时,推导了其等价概率密度函数的形式和参数.采用自适应线抽样方法对基本变量同时具有模糊和随机不确定性时的多模式广义失效概率进行了计算,并采用数值算例对自适应线抽样广义失效概率计算方法的效率和精度进行了验证.算例分析表明该方法的计算结果是合理的,并且由于自适应线抽样法具有较高的效率和精度,因而所提方法具有一定的工程意义.     

一类Markov过程的最大绝对值过程概率密度求解的新方法

随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值$\!$-$\!$-$\!$状态量联合向量过程,由此将不具有Markov性的最大值过程转化为具有Markov性的向量随机过程.在此基础上,通过最大绝对值$\!$-$\!$-$\!$状态量之间的关系,建立了联合向量过程的转移概率密度函数.进而,结合Chapman-Kolmogorov方程和路径积分方法,提出了最大绝对值概率密度函数求解的数值方法.由此,可以得到Markov过程最大绝对值过程的时变概率密度函数,可进一步用于结构动力可靠度分析等.通过数值算例,验证了本文所提方法的有效性. 该方法有望推广到更一般随机系统的极值分布估计之中.      

平稳随机激励下耦合Newmark滑移系统的可靠性分析

基于随机激励的离散形式,对耦合Newmark系统的动力可靠度问题进行解析分析。平稳随机激励下,耦合Newmark系统初始滑移极限状态方程可以写成n个标准正态随机变量的显式线性函数,并能给出可靠度指标的理论解。对于以相对滑移量为临界状态的情况,极限状态方程是n个标准正态随机变量的隐式函数,可借助静力可靠度方法进行求解。算例表明,系统初始滑移的设计点激励是以潜在滑动体自振频率为主频,振幅渐增的谐振时程;后者的失效概率与摩擦系数成非线性关系,存在合适的摩擦系数使失效概率最小。     

结构可靠性灵敏度分析的方向（重要）抽样法

方向抽样法是在标准正态空间极坐标系下,通过对矢径的方向进行随机抽样来分析结构可靠度的.但是当极限状态面接近平面时,方向抽样法就没有优势了.为了提高方向抽样法的效率,提出了三种基于方向(重要)抽样法的可靠性灵敏度分析方法.根据独立标准正态空间中基本变量的x<'2>分布特性及矢径与随机变量分布参数的关系,推导失效概率对基本随机变量分布参数的可靠性灵敏度分析的计算公式.该文所提的可靠性及灵敏度计算方法有较高的计算效率和精度,对于高度非线性极限状态方程问题亦有很强的适应性.     

结构随机反应概率密度演化分析的数论选点法

密度演化方法可以直接获取结构的线性和非线性响应概率密度函数解答及其演化过程。当结构参数与激励中含有多个随机变量时，在多维随机变量空间中的离散代表点选点规则对密度演化分析的精度和效率至关重要。基于高维数值积分的数论方法，建议了多维随机变量空间的数论选点方法。利用多维随机变量空间的联合概率密度函数的球对称性或近似辐射衰减性质，对数论方法给出的单位超立方体中的分布点集进行筛选，可大幅度减少选点数目，从而将具有多个随机变量的结构随机响应分析问题计算工作量降低到与单一随机变量结构随机响应分析问题相当的水平。     

基于Nataf变换的层递响应面法分析结构可靠度

针对现有的随机响应面法(SRSM)和层递响应面法(CRSM)存在的局限性,本文结合预处理随机Krylov子空间法,建立了基于Nataf变换的向量型层递响应面法,并应用于含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析。首先,利用预处理随机Krylov子空间的层递基向量近似展开结构的总体节点位移向量,建立向量型层递响应面;然后,根据Nataf变换建立非高斯型互相关随机变量与独立标准正态随机变量之间的关系式,将独立标准正态空间内由Hermite多项式的根组合形成的概率配点变换成非高斯空间内的概率配点,并通过回归分析确定层递响应面的待定系数。计算结果表明,本文建立的CRSM属于向量型响应面法,能较好地处理含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析问题,计算精度和效率均较高,且具有良好的全域性。     

任意分布参数疲劳裂纹扩展寿命的可靠性分析

针对工程中疲劳裂纹扩展过程带有很大的随机性,采用Paris-Erdogan公式计算了两端承受均布拉伸载荷的边缘斜裂纹板的疲劳裂纹扩展寿命.裂纹扩展方向采用最大周向应力准则.在此基础上,以材料属性和载荷为随机变量,用随机有限元法结合计算可靠度的四阶矩法,分析了分布参数为任意分布时的疲劳裂纹扩展寿命可靠度对极限寿命的变化规律.通过算例说明本文方法的结果与Monte-Carlo Simulation的结果误差很小,对疲劳设计有一定的指导意义.     

Orthogonal变换与Nataf变换对FORM计算精度的影响分析

考虑随机变量的分布类型、功能函数的非线性程度、随机变量的变异性、随机变量之间的相关性等因素的影响,系统地对比分析了基于Orthogonal变换和Nataf变换的一次可靠度方法(FORM)的计算精度。研究表明:当随机变量的变异系数较小时,FORM的计算误差主要来源于Orthogonal变换或Nataf变换引起的非线性,而功能函数的非线性影响相对较小;同时,基于两种变换方法的FORM计算精度随着随机变量偏态系数绝对值的增大而降低;对于正态和对数正态分布类型,两种变换的计算精度相当,此时推荐采用Orthogonal变换;而对于极值Ⅰ型分布和移位瑞利分布类型,当随机变量的变异性和随机变量之间的相关性较小时,两种变换的计算精度相当;反之,当随机变量之间高度相关时,Orthogonal变换的误差较大,而Nataf变换的计算精度较好,此时推荐采用Nataf变换。进一步的研究表明,基于Orthogonal变换和Nataf变换的FORM同样适用于具有隐式功能函数的刚架结构,且两种方法的计算精度相当。     

结构可靠度的虚拟变量算法

从与结构失效函数有关随机变量均值和协方差的确定性特征出发 ,提出了准确计算结构可靠度的一种虚拟变量算法。使用虚拟变量算法时 ,只需给出失效函数就能正确算出结构的可靠度。由于无需人工确定失效函数的偏导数 ,计算较为简单 ,当失效函数形式复杂、与失效函数有关随机变量较多时 ,可使计算效率得到显著提高     

非正态变量可靠性分析的鞍点线抽样方法

结合鞍点概率分布估计和传统线抽样方法的优点,提出了非正态变量可靠性分析的鞍点线抽样方法。传统的线抽样方法对非正态变量问题进行可靠性分析时需将非正态变量等价转换为标准正态变量,非正态变量向标准正态变量的非线性转换将增加响应功能函数的非线性程度,进而加大了转换后响应函数失效概率估计的难度。所提鞍点线抽样方法则无需将非正态变量转化为标准正态变量,它利用鞍点概率分布估计方法可以直接估计非正态变量空间中线性响应函数概率分布的特点,并利用线抽样方法可以将非线性功能函数的失效概率转化为一系列线性功能函数失效概率平均值进行估计的优点,实现了非正态变量空间非线性功能函数失效概率的高精度估计。鞍点线抽样方法使用前需将变量进行标准化变换,这种变换是线性的,通过对变量的标准化变换可以消除变量的量纲,从而使得标准化变量空间概率分布更具规律性。理论推导可以证明：鞍点线抽样方法在基本变量服从正态分布时将退化为传统的线抽样方法。算例验证结果表明：针对非线性功能函数的可靠性问题,鞍点线抽样方法比传统的直接鞍点估计具有更高的精度。     

模糊随机可靠性分析的统一模型

针对基本变量和状态变量的不确定性可能既有随机性又有模糊性的情况，通过 引入规一化因子和模糊变量隶属函数的等效概率密度函数转换，建立了同时考虑随机和模糊 两种不确定性因素的统一可靠性模型. 由于该模型将模糊变量等价转换成了随机变量，并且 这种等价变换没有改变模糊变量的可能性分布，因而随机可靠性模型的所有方法均可用于统 一模型，并且其可靠度和失效概率的计算将是准确的. 所提模型不仅适用于只有应力和强度 两个基本变量的情况，而且也适用于多个变量的情况. 用算例对所提模型与前人的采 用截集并在截集中引入人为分布的模型进行了对比，结果表明该方法更适于工程应用.     

正态变量相关情况下可靠性灵敏度分析的新方法

基于独立正态变量情况下可靠性灵敏度分析的线抽样法,提出了一种求解正态相关变量情况下可靠性灵敏度的新方法。在所提方法中,首先将正态相关变量等效变换为正态独立变量,然后利用线抽样方法独立完成等效独立变量情况下失效概率对独立变量的所有分布参数的灵敏度分析,最后依据等效变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导公式,求得...     

可靠性灵敏度函数及其特征指标的条件概率模拟求解方法

可靠性分析中基本变量分布参数为区间均匀变量时,失效概率为分布参数的函数。基于条件概率马尔科夫链模拟,提出了一种可靠性灵敏度函数的求解方法,并提出了一种新的可靠性灵敏度度量指标,它为参数可靠性灵敏度函数在参数空间上的期望。文中推导了线性极限状态正态变量下全局灵敏度函数及新指标的计算式.并提出了高效的基于条件概率马尔科夫链...     

结构可靠度的当量正态PFSORM算法

对结构功能函数为相关非正态随机变量构成情况 ,使用PFSORM算法确定结构二次可靠指标须使用随机变量的条件分布函数及其反函数。工程实践中随机变量的条件分布函数及其反函数常不易确定。基于此 ,本文提出当量正态PFSORM算法 ,仅需要随机变量的分布函数、分布密度函数及其相关系数即可     

模态参数不确定性分析的贝叶斯方法研究

在结构损伤诊断和参数识别中,实测结构模态参数不可避免地存在误差。本文将模态参数视为随机变量,采用贝叶斯方法对模态参数的不确定性进行分析。分析中选用高斯联合概率密度函数作为先验密度函数,通过多次独立的模态参数测试,得到传递函数的条件概率密度函数和模态参数的后验估计表达式,再利用拉普拉斯渐近方法求解边缘概率密度函数,得到模态参数的最大后验估计。在钢筋混凝土框架结构的模态试验中,利用本文方法给出了结构模态参数的估计值,结果表明,本文方法具有良好的收敛性。     

随机温度场的渐近-最大熵分析

针对具有随机参数的稳态温度场分析,利用拉普拉斯多维积分的渐近展开及函数的泰勒级数展开等方法,求得了节点温度响应的原点矩近似解析表达式。在最大熵原理基础上,获得了节点温度响应的概率密度函数。算例将该方法与Monte-Carlo模拟法进行比较,表明该方法具有较好的精度,且在参数变异性较大时也能获得较满意的结果。     

可靠性敏度分析方法及其在非线性蠕变疲劳失效模型中的应用

针对非线性极限状态方程,发展了两种基本随机变量为非正态情况下的可靠性敏度分析方法:基于改进一次二阶矩的近似解析法和基于Monte-Carlo的数字模拟法.近似解析法中非正态变量首先被等价变换为正态变量,然后用正态变量的敏度分析法和隐函数求导法则来得到失效概率对非正态变量分布参数的灵敏度,求解敏度的数字模拟法是从计算失效概率的所有样本点中选取合适的抽样点,利用回归分析和隐函数求导法则来求取可靠性灵敏度的.所提方法被用于非线性蠕变疲劳失效模式的可靠性灵敏度分析,近似解析法和数字模拟法结果的一致说明了所提方法的合理可行.蠕变疲劳失效的可靠性灵敏度随参数的变化趋势分析为工程设计提供了有益指导.     

非正态概率分布对一次可靠度方法精度影响

一次可靠度方法(FORM)基本原理是将非正态分布基本变量变换为独立标准正态分布,并将功能函数在基本变量的验算点坐标位置线性化,因此功能函数在独立标准正态分布空间的非线性程度将直接影响一次可靠度方法(FORM)的计算精度。功能函数非线性的另一个来源是非正态变量的概率变换。本文通过研究9种非正态分布类型的正态概率变换函数的曲率值,得出了不同非正态分布类型对一次可靠度方法计算精度的影响规律。